شهد الذكاء الاصطناعي، في الآونة الأخير، تطورًا مذهلاً، وانتشارًا واسعًا، وتنافسية كبيرة بين الشركات، ازدادت معها الحاجة إلى قوة معالجة أعلى وأكثر سرعة وكفاءة في الأجهزة الذكية والكمبيوتر. من هنا، فقد بات تطوير رقائق الذكاء الاصطناعي خطوة بالغة الأهمية لارتباطه بمستقبل الثورة الرقمية.
ما هي رقائق الذكاء الاصطناعي؟
رقائق الذكاء الاصطناعي هي دائرة كهربائية متكاملة ومتخصصة، ومصممة للتعامل مع مهام معقدة. ومصطلح "رقاقة الذكاء الاصطناعي" هو تصنيف واسع يشمل شرائح مختلفة تتعامل مع المتطلبات الحسابية المعقدة والفريدة، بسرعة وكفاءة. ولتحقيق ذلك، تميل إلى دمج كمية كبيرة من الترانزستورات الأسرع والأصغر والأكثر كفاءة، ما يسمح لها بإجراء المزيد من العمليات الحسابية لكل وحدة طاقة عن طريق المعالجة المتوازية التي تسمح بأداء مهام متعددة في وقت واحد.
أنواع رقائق الذكاء الاصطناعي
هناك 3 أنواع رئيسة من رقائق الذكاء الاصطناعي، وكلها تختلف في أجهزتها ووظائفها:
وحدات معالجة الرسومات GPU: تُستخدم غالبًا في تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. وتم تطوير هذه الرقائق ذات الأغراض العامة في الأصل للتطبيقات التي تتطلب أداءً رسوميًا عاليًا، مثل تشغيل ألعاب الفيديو، وعادةً ما يتم تصميمها لأداء مهام معالجة متوازية.
ونظرًا لأن التدريب على نماذج الذكاء الاصطناعي يتطلب الكثير من العمليات الحسابية، تقوم الشركات بتوصيل العديد من وحدات معالجة الرسوميات معًا حتى تتمكّن جميعها من تدريب نظام الذكاء الاصطناعي بشكل متزامن.
رقائق مخصصة للغاية FPGA: تعد مفيدة في تطبيق نماذج الذكاء الاصطناعي؛ لأنه يمكن إعادة برمجتها. كما تتمتع بكفاءة عالية عند قيامها بمجموعة متنوعة من المهام المختلفة، خاصة تلك المتعلقة بمعالجة الصور والفيديو.
شرائح التسريع ASIC: وهي مصممة خصيصًا لدعم تطبيقات معينة من الذكاء الاصطناعي، فهي تقدّم قدرة حوسبة مماثلة لـ FPGA، لكن لا يمكن إعادة برمجتها. ونظرًا لتطوير دوائرها الكهربائية لمهمة واحدة محددة، فإنها غالبًا ما تقدم أداءً فائقًا مقارنة بالمعالجات ذات الأغراض العامة أو حتى شرائح الذكاء الاصطناعي الأخرى.
استخدامات رقائق الذكاء الاصطناعي
لرقائق الذكاء الاصطناعي استخدامات متعددة، أهمها:
نماذج اللغات الكبيرة: تعمل شرائح الذكاء الاصطناعي على تسريع معدل تدريب وتحسين التعلم الآلي وخوارزميات التعلم العميق، وهو أمر مفيد بشكل خاص في تطوير نماذج اللغات الكبيرة، مما يعزّز أداء أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية مثل روبوتات الدردشة، ومولدات النصوص.
الحوسبة الطرفية Edge AI: تسمح بمعالجة الذكاء الاصطناعي على أي جهاز ذكي تقريبًا كالساعات، والكاميرات، وأدوات المطبخ، والهواتف الذكية.
المركبات ذاتية القيادة: تساعد رقائق الذكاء الاصطناعي على تطوير قدرات السيارات ذاتية القيادة؛ فهي قادرة على معالجة وتفسير كميات هائلة من البيانات التي يتم جمعها بواسطة كاميرات السيارة وتقنية "LiDAR" وأجهزة الاستشعار الأخرى، مما يدعم المهام المعقّدة مثل التعرف على البيئة المحيطة بالسيارة. وتتيح قدرات المعالجة المتوازية الخاصة بها اتخاذ القرار في الوقت الفعلي، مما يساعد المركبات على التنقل بشكل مستقل في البيئات المعقدة والمزدحمة، واكتشاف العوائق والاستجابة لظروف حركة المرور الديناميكية.
علم الروبوتات: تعد رقائق الذكاء الاصطناعي مفيدة في مختلف مهام التعلم الآلي، مما يسمح للروبوتات بجميع أنواعها بإدراك بيئاتها، والاستجابة لها بشكل أكثر فاعلية.
مميزات رقائق الذكاء الاصطناعي
عندما يتعلق الأمر بتطوير ونشر الذكاء الاصطناعي، فإن رقائق الذكاء الاصطناعي أفضل بكثير من الرقائق العادية، وذلك بفضل العديد من سمات التصميم المميزة. ففي حين تستخدم رقائق الأغراض العامة معالجة تسلسلية، حيث تكمل عملية حسابية واحدة في كل مرة، فإن رقائق الذكاء الاصطناعي تستخدم المعالجة المتوازية، وتنفّذ العديد من الحسابات في وقت واحد.
وتعد رقائق الذكاء الاصطناعي أكثر كفاءة في استخدام الطاقة من الرقائق التقليدية؛ لأنه يمكنها إجراء العمليات الحسابية باستخدام عدد أقل من الترانزستورات، وبالتالي تحتاج لطاقة أقل. وعلى عكس الرقائق ذات الأغراض العامة، يمكن تخصيص بعض شرائح الذكاء الاصطناعي لتلبية متطلبات أو تطبيقات محددة، مما يسمح للأجهزة بالتكيّف مع مهام مختلفة.